tensorflow 3.滑动平均模型

# import tensorflow as tf
#定义一个变量用于计算滑动平均，这个变量的初始值为0，注意这里手动指定了变量的类型为tf.float32,
# 因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型
v1 = tf.Variable(0,dtype=tf.float32)
#这里step变量模拟神经网络迭代的轮数，可以用于动态控制衰减率
step = tf.Variable(0,trainable=False)#定义一个滑动平均的类(class).初始化时给定了衰减率（0.99）和控制衰减率的变量step
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99,step)
#定义一个更新变量滑动平均的操作。这里需要给定一个列表，每次执行这个操作室
#这个列表中的变量都会被更新
maintain_average_op = ema.apply([v1])
with tf.Session() as sess:#初始化所有变量init_op = tf.initialize_all_variables()sess.run(init_op)#通过ema.average(v1)获取滑动平均之后变量的取值。在初始化之后变量v1的值和v1的滑动平均都为0print(sess.run([v1,ema.average(v1)]))  #输出[0,0]#更新变量v1的值到5sess.run(tf.assign(v1,5))#更新v1的滑动平均值,衰减率为min{0.99,(1+step)/(10+step)=0.1}=0.1,#所以v1的滑动平均会被更新为0.1*0 + 0,9*5 = 4.5sess.run(maintain_averages_op)print(sess.run([v1,ema.average(v1)])   #输出[5,4.5]#更新step的值为10000sess.run(tf.assign(step,10000))#更新v1的值为10sess.run(tf.assign(v1,10))#更新v1的滑动平均值,衰减率为min{0.99,(1+step)/(10+step)=0.999}=0.99,#所以v1的滑动平均会被更新为0.99*4.5 + 0.01*10 = 4.555sess.run(maintain_average_op)print(sess.run([v1,ema.average(v1)]))#输出[10,4.5549]#再次更新滑动平均值，得到新滑动平均值sess.run(maintain_averages_op)print(sess.run([v1,ema.average(v1)]))#输出[10,4.609]

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